Exactly-Once 语义的实现比 At-Most-Once 和 At-Least-Once 要复杂得多,因为它需要确保数据的幂等性(即重复的数据处理操作不会影响最终结果)和端到端数据处理的精准性。 实现Exactly-Once 语义的方法 实现Exactly-Once 语义通常涉及多个技术和机制,包括状态管理、事务机制、检查点和日志等。常用的实现方法有以下几...
在Flink 1.4 版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交 Sink,即 TwoPhaseCommitSinkFunction 函数。该 SinkFunction 提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此 Flink 搭配特定 Source 和 Sink(如 Kafka 0.11 版)实现精确一次处理语义(英文简称:EOS,即 Exactly-Once Semantics)。 端到端精准一次处理语义(EOS...
一 Exactly-Once一致性语义 系统对任意数据流仅精确处理一次，并确保结果正确性，即认为该系统满足Exactly-Once一致性语义。这个概念虽通俗，但在实际应用中确保数据处理的唯一性和准确性，对分布式系统构成巨大挑战。二 Apache Spark的Exactly-Once机制 Spark作为高效、内存级的分布式计算框架，在大数据分析、...
实际上它说的是,引擎管理的状态更新只提交一次到状态中。如果在配合上source和sink对「Exactly-Once」语义的支持,就是大家所谓的「端到端Exactly-Once」。 此外,我们在Flink的官网中可以找到一段话: 这段话的意思是说,Flink不依赖提交到Kafka的offset进行容错管理,只是用来监控或者展示。如果开启Flink的Checkpointing...
Kafka的exactly-once语义在0.11.x版本之前,Apache Kafka支持at-least-once delivery语义以及partition内部的顺序delivery,如前所述这在某些场景下可能会导致数据重复消费。而Kafka 0.11.x支持exactly-once语义,不会导致该情况发生,其中主要包括三个内部逻辑的改造:幂等:partition内部的exactly-once顺序语义幂等操作,是指可以...
exactly-once定义为: 不管在处理的时候是否有错误发生,计算的结果(包括所有所改变的状态)都一样。 所以,在计算的时候如果发生了一个错误,系统重新计算,重新计算的结果和没有错误发生所得到的结果是一样的,因为这些计算操作是“恰好一次的”。这有另外一个专业术语:“幂等操作”。
[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始,为流计算引入里程碑特性:TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑,使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持: 数据源(source) 和输出端(sink) 包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供抽象层,用户只需实现少数方法就能实现...
本文翻译自streaml.io网站上的一篇博文:“Exactly once is NOT exactly the same” ,分析了流计算系统中常说的『Exactly Once』特性,主要观点是:『精确一次』并不保证是完全一样。主要内容如下: 背景 1.1. 最多一次(At-most-once) 1.2. 至少一次(At-least-once) ...
在大规模数据处理场景中,保证数据处理的Exactly-Once语义非常重要,即每条数据只会被处理一次,不会出现重复或丢失的情况。Flink通过一系列机制来实现Exactly-Once语义的保证,下面将详细介绍其原理。 1.概述 在传统的流处理中,通常有两种语义保证方式:At-Least-Once和At-Most-Once。At-Least-Once语义可以保证每条数据...